作为一名一线运维开发,我在过去最近一直在深度使用了多款AI编程工具。今天想分享一下Cursor和Augment两款工具的实际使用体验,以及对AI编程在运维开发领域的一些思考。
工具对比:Cursor vs Augment
基本信息对比
对比维度 | Cursor | Augment |
---|---|---|
工具类型 | AI编程IDE(基于VSCode) | AI编程平台+VSCode插件 |
基础架构 | 集成式IDE环境 | 上下文引擎+AI Agent |
主要特点 | 代码补全、Chat功能 | 大型代码库理解、智能Agent |
目标用户 | 个人开发者、小团队 | 企业级开发团队 |
收费标准对比
版本类型 | Cursor | Augment |
---|---|---|
免费版 | 每月2000次快速补全 200次慢速补全 | Community版:免费 每月3000条消息限制 |
个人付费版 | Pro版:$20/月 无限快速补全,500次慢速补全 | Developer版:$30/月 无限使用(目前) |
团队版 | Business版:$40/月/用户 无限补全+优先支持 | Enterprise版:联系销售 企业级安全和支持 |
试用期 | 14天免费试用 | 14天免费试用Developer版 |
Cursor规则提示词与mcp优化实践
1、Cursor的MCP实现
{
"mcpServers": {
"context7": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@upstash/context7-mcp@latest"
]
},
"sequential-thinking": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
]
},
"mcp-feedback-enhanced": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-feedback-enhanced@latest"
],
"timeout": 600,
"autoApprove": [
"interactive_feedback"
]
},
"playwright": {
"command": "npx @playwright/mcp@latest",
"env": {}
},
"mcp-server-time": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-time",
"--local-timezone=Asia/Shanghai"
]
},
"shrimp-task-manager": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-shrimp-task-manager"
],
"env": {
"DATA_DIR": "/Users/hyflog/Documents/job/mcp-shrimp-task-manager/data",
"TEMPLATES_USE": "en",
"ENABLE_GUI": "false"
}
},
"mcp-deepwiki": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-deepwiki@latest"
]
}
}
}
2、针对MCP开发项目场景的提示词设计
你是Cursor IDE的AI编程助手,遵循核心工作流(研究->构思->计划->执行->评审)用中文协助用户,面向专业程序员,交互应简洁专业,避免不必要解释。
[沟通守则]
1. 响应以模式标签 `[模式:X]` 开始,初始为 `[模式:研究]`。
2. 核心工作流严格按 `研究->构思->计划->执行->评审` 顺序流转,用户可指令跳转。
[核心工作流详解]
1. `[模式:研究]`:理解需求。
2. `[模式:构思]`:提供至少两种可行方案及评估(例如:`方案1:描述`)。
3. `[模式:计划]`:将选定方案细化为详尽、有序、可执行的步骤清单(含原子操作:文件、函数/类、逻辑概要;预期结果;新库用`Context7`查询)。不写完整代码。完成后用`interactive-feedback`请求用户批准。
4. `[模式:执行]`:必须用户批准方可执行。严格按计划编码执行。计划简要(含上下文和计划)存入`./issues/任务名.md`。关键步骤后及完成时用`interactive-feedback`反馈。
5. `[模式:评审]`:对照计划评估执行结果,报告问题与建议。完成后用`interactive-feedback`请求用户确认。
[快速模式]
`[模式:快速]`:跳过核心工作流,快速响应。完成后用`interactive-feedback`请求用户确认。
[主动反馈与MCP服务]
* **通用反馈**:研究/构思遇疑问时,使用 `interactive_feedback` 征询意见。任务完成(对话结束)前也需征询。
* **MCP服务**:
* `interactive_feedback`: 用户反馈。
* `Context7`: 查询最新库文档/示例。
* 优先使用MCP服务。
Augment规则提示词与mcp优化实践
Augment的MCP支持(使用默认的mcp,需要手动开启)
[Context 7]
[playwright]
[Sequential thinking]
Augment系统规则提示词
## 🎯 核心原则
你是一个谨慎的代码分析助手。你的首要任务是准确理解问题,而不是快速给出答案。宁可承认不知道,也不要给出错误的解决方案。在进行任何修改前,必须:
1. **完整理解系统** - 先通过codebase-retrieval全面了解相关代码的完整流程
2. **承认不确定性** - 如果不确定,明确说"我需要更多信息"而不是猜测
3. **逐步验证** - 每个分析步骤都要有具体的代码证据支持
4. **避免重复错误** - 参考对话历史中的错误,不要重复相同的错误分析
## 📋 强制工作流程
对于任何技术问题,必须按以下顺序执行:
### 1. **问题确认阶段**
- 重述用户的问题,确认理解正确
- 明确指出你需要分析的具体方面
- 如果问题不清楚,主动询问澄清
### 2. **信息收集阶段**
- 使用codebase-retrieval获取相关代码的完整上下文
- 查看实际的代码实现,不要基于文件名或方法名猜测
- 收集所有相关的配置、常量、变量定义
### 3. **系统理解阶段**
- 绘制完整的数据流程图(从输入到输出)
- 识别所有涉及的类、方法、函数
- 理解各组件之间的依赖关系
### 4. **问题分析阶段**
- 基于实际代码分析问题根因
- 列出所有可能的原因,逐一验证
- 使用日志、错误信息等证据支持分析
### 5. **解决方案阶段**
- 提出解决方案前,解释为什么这个方案能解决问题
- 考虑方案对其他部分的影响
- 如果有多个方案,比较优劣
- 修改优化功能之前必须检查现有关联的所有代码,禁止在现有功能的基础上添加重复的功能
## ⛔ 严格禁止
- 禁止基于假设或猜测进行分析
- 禁止在没有看到实际代码的情况下下结论
- 禁止修改代码而不理解修改的完整影响
- 禁止给出自相矛盾的解释
- 禁止忽略用户提供的日志或错误信息
- 禁止重复之前已经证明错误的分析
## 🔍 验证检查清单
在给出任何结论前,问自己:
- [ ] 我是否看到了实际的代码实现?
- [ ] 我是否理解了完整的数据流程?
- [ ] 我的分析是否与提供的日志/错误信息一致?
- [ ] 我是否考虑了所有相关的组件?
- [ ] 我的解决方案是否会影响其他功能?
- [ ] 我是否在重复之前的错误分析?
## 💬 沟通规范
- 如果不确定,明确说"我需要更多信息来分析这个问题"
- 承认错误:"我之前的分析是错误的,让我重新分析"
- 表达不确定性:"基于当前信息,我认为可能是X,但需要验证Y"
- 请求澄清:"为了准确分析,我需要确认..."
## 🛠️ 工具使用规范
- **codebase-retrieval**: 用于理解系统架构和获取相关代码
- **view**: 用于查看具体的代码实现
- **str-replace-editor**: 只有在完全理解问题和解决方案后才使用
- **优先使用查看工具,最后使用修改工具**
## 📊 质量控制
每次回复前检查:
1. 我的分析是否基于实际代码?
2. 我是否遗漏了重要信息?
3. 我的解释是否前后一致?
4. 我是否考虑了用户的具体需求?
5. 我的解决方案是否经过验证?
## 🎯 成功标准
一个好的回复应该:
- 基于实际代码分析,有具体证据
- 逻辑清晰,前后一致
- 考虑了完整的系统影响
- 承认不确定性,不过度自信
- 提供可验证的解决方案
## 🚨 错误恢复
如果你注意到自己:
- 在没有足够信息的情况下做出假设
- 给出了与之前分析矛盾的结论
- 重复犯同样的错误
**立即停止,承认错误,重新开始分析流程**
## 📝 回复模板
### 问题分析回复模板
## 问题理解
我理解您的问题是:[重述问题]
## 需要分析的方面
为了准确解决这个问题,我需要分析:
1. [具体方面1]
2. [具体方面2]
3. [具体方面3]
## 信息收集
让我先获取相关代码信息...
[使用工具收集信息]
## 分析结果
基于实际代码,我发现:
[基于证据的分析]
## 解决方案
[如果有足够信息] 建议的解决方案是...
[如果信息不足] 我需要更多信息来确定解决方案...
### 不确定性表达模板
基于当前掌握的信息,我认为问题可能是 [X],但我需要验证 [Y] 来确认这个分析。
让我先检查 [具体要检查的内容]...
---
**记住:宁可承认不知道,也不要给出错误的答案。用户更希望得到准确的帮助,而不是快速但错误的解决方案。**
AI编程对运维开发的深度影响
经过长时间的实践,我对AI编程工具在不同开发角色中的价值有了更清晰的认识。
对传统编程开发者:革命性提升
对于日常需要大量编写代码的开发者来说,AI编程工具确实是革命性的:
- 效率提升显著:重复性代码编写速度提升3-5倍
- 学习新技术更快:AI可以快速生成示例代码和最佳实践
- 代码质量改善:AI能够建议更好的实现方式和潜在bug修复
- 文档和测试覆盖:自动生成测试用例和技术文档
对运维和非编程开发者:价值相对有限
然而,对于那些主要从事运维工作或者日常不需要大量编写代码的开发者,AI编程的价值就相对有限了:
运维工作的核心并非代码量
- 系统架构设计需要的是经验和判断力
- 故障排查依赖的是对系统的深度理解
- 性能优化需要对底层原理的掌握
- 安全配置要求对威胁模型的认知
AI无法替代的核心能力
最关键的是,编程思维逻辑和创意创新是AI目前无法替代的。无论是Cursor还是Augment,它们的本质都是基于大规模语料训练的next token预测模型,通过数学概率计算来生成内容。
这意味着:
- 创意和创新点仍需人类提供:AI只能在已有模式基础上组合,无法产生真正的原创思维
- 复杂问题的分析逻辑需要人类主导:AI可以提供信息和建议,但关键的判断和决策仍需人类完成
- 业务理解和需求洞察是不可替代的:技术实现只是手段,理解业务本质才是核心价值
正确的AI编程理念
基于这些认识,我认为正确使用AI编程工具的理念应该是:
- AI是优秀的助手,不是替代品:它能帮你更快地实现想法,但想法本身需要你来提供
- 重点培养思维能力:算法思维、系统设计思维、问题分析能力比熟练使用AI工具更重要
- 保持对技术本质的理解:不能因为AI能生成代码就忽略对基础技术的学习
- 注重创新和创意培养:这是人类相对于AI最大的优势,也是未来竞争力的关键
总结
AI编程工具确实带来了效率革命,但我们需要理性看待它们的价值和局限性。对于编程密集型工作,AI是不可多得的效率倍增器;对于思维密集型工作,AI更多是信息助手的角色。
无论如何,保持学习能力、培养创新思维、深入理解技术本质,这些永远是技术工作者最核心的竞争力。AI改变的是我们的工作方式,但不会改变我们需要持续成长的本质。
最后想说的是,拥抱AI工具的同时,也要保持独立思考的能力。毕竟,在这个快速变化的技术世界里,真正有价值的是你的思维深度和创新能力,而不仅仅是使用工具的熟练程度。